基于CT图像的混凝土细观结构的有限元重建

基于CT扫描得到的图像,结合图像数字处理技术,对混凝土的真实细观结构进行了重建,并将其导入有限元软件之中,建立了更能准确表征混凝土细观非均质性的二维数值试件,尤其是考虑了孔隙对混凝土拉应力分布的影响,从而弥补了传统数值方法中采用虚拟随机混凝土骨料模型的不足.通过几种不同情况的劈裂试验的对比.可以发现,是否考虑非均质性和孔隙将会对计算结果产生很大的影响,考虑了混凝土的非均质性和孔隙后,拉应力分布并不是均质条件下的中心对称均匀分布,而是有大量应力集中现象,主要出现在骨料、砂浆基质和孔的交界处,拉应力沿加载方向呈波动状变化,最大拉应力出现在孔隙和砂浆基质的交界处,而不是出现在沿加载方向直径的中心附近.     

基于随机骨料模型的混凝土弹性模量概率密度分布研究

利用MATLAB生成骨料的几何信息参数和服从某一概率分布的弹性模量数据,通过PYTHON程序导入ABAQUS中,给每一颗骨料赋予不同的塑性损伤材料属性,对三维随机骨料钢筋混凝土梁进行加载,将随机骨料弹性模量用Weibull分布的均值进行均一化处理并与Weibull分布的均质度进行拟合,研究发现:ABAQUS CDP模型可以精确模拟混凝土断裂破坏过程;弹性模量非均质性用正太分布表征时,正太分布的标准差表征非均质度,标准差最合理取值为107～108;弹性模量非均质性用Weibull分布表征时,均质度最合理取值为50。     

基于基面力概念的不同再生骨料取代率混凝土细观损伤研究

基于"基面力"概念及连续介质学理论,介绍基于势能原理的三角形基面力元数值模型,推导单元刚度矩阵及单元应变显式表达式。根据再生混凝土的细观结构特点,建立再生骨料取代率分别为0、25%、50%、75%、100%的二维圆形随机骨料模型,研究不同再生骨料取代率下混凝土的抗拉强度及内部微裂纹的开展机理。数值模拟结果表明:基于"基面力"概念的新型有限元算法,可以用于研究非均质材料的细观损伤及断裂机理;位移加载时,内部微裂纹首先出现在黏结带位置,随后绕过骨料扩展为横向贯穿破坏裂缝;随着再生粗骨料取代率的增加,裂缝主要围绕再生骨料分布,试件抗拉强度逐渐递减;骨料密集区域裂缝曲折重叠,发展路径更随机,裂缝面桥现象更明显。     

细观单元等效化方法模拟混凝土细观破坏

从非连续介质力学角度出发,提出了1种能准确模拟混凝土断裂破坏过程的细观单元等效化方法,推导混凝土细观单元的等效力学行为并数值验证了其合理性。基于细观单元等效化模型,采用扩展有限元法对单轴拉伸条件下湿筛混凝土试件的裂纹扩展过程及宏观力学性能进行数值模拟,并与细观随机骨料模型结果进行对比。结果表明：与随机骨料模型相比,细观单元等效化模型大大减小了体系自由度,在较低计算量的情况下可以获得与之较吻合的裂纹扩展路径及宏观力学性能,充分展现了该力学模型的准确性和高效性。     

混凝土细观分析中随机多边形骨料生成方法

提出了一种以改进面积判别准则和凸多边形生成方式为基础的二维混凝土骨料随机生成算法。通过对骨料延伸条件的改进和定点位置条件的限定,改进了程序的可执行性,提高了随机多边形骨料的生成效率;通过轴向拉压计算实例对比分析了圆形和多边形骨料对于混凝土试件单轴抗拉、抗压力学性能的影响。结果表明：圆形骨料试件抗拉、抗压能力略高于多边形骨料试件,骨料形状对混凝土试件拉压力学性能数值模拟结果的影响很小。     

基于材料试验和细观模型的混凝土渗透性研究

基于材料试验和细观模型,以球体和椭球体模拟粗骨料,以薄壳模拟界面区,建立三维混凝土三相细观模型,研究了压力水在混凝土中的渗透规律.结果表明:混凝土细观模型模型能较好地反映压力水在混凝土内渗透过程中的局部特征和总体规律,展现了由于骨料随机分布所导致的"曲折效应"、"稀释效应"和"界面效应";随着骨料体积分数的增加,以上3种效应被同时放大,骨料对混凝土抗渗透性能的影响应综合考虑3种效应的影响;在骨料形状、骨料体积分数和界面区参数一定的情况下,混凝土的有效渗透系数与砂浆的渗透系数呈正比例关系;混凝土试件侧面防水措施不足所导致的边界效应使得抗渗高度法试验结果存在较大误差,应根据试件模具的尺寸误差、拟加水压值来确定边界防水层的厚度.     

混凝土损伤演化的随机力学参数细观数值影响分析

在提出一种交叠骨料微步长迭代自动调整算法的基础上,采用任意凹凸型骨料配置算法建立混凝土细观数值试件。基于细观单元的弹性损伤本构关系,采用位移控制模式,着重针对两类常用的力学参数随机分布——Weibull及对数正态分布,进行了不同力学参数的常规混凝土拉压数值模型破坏试验,分析了主要力学参数的随机分布对混凝土试件宏观表征力学性质的影响。该研究可为混凝土细观数值模型中力学参数的合理确定提供依据。     

钢筋非均匀锈蚀引发的混凝土保护层开裂细观数值研究

混凝土保护层锈裂严重影响钢筋混凝土结构的耐久性。为了研究混凝土保护层的锈裂行为,考虑到混凝土细观结构的非均质性以及钢筋锈蚀的非均匀性,将完好混凝土视为由骨料、砂浆和界面过渡区组成的三相复合材料,建立了细观随机骨料模型。在模型中,钢筋的非均匀锈蚀行为以施加非均匀径向位移的方式模拟,骨料的力学行为假定为弹性,砂浆和界面过渡区的力学特性采用塑性损伤模型来描述。在此基础上进行了中部钢筋非均匀锈蚀引发的混凝土保护层开裂行为的细观数值模拟;分析结果与已有文献中的试验结果吻合良好。另外,对比了均质模型和非均质模型中钢筋均匀锈蚀和非均匀锈蚀导致的保护层开裂模式;并探讨分析了保护层厚度和钢筋直径对保护层开裂模式、钢筋锈胀压力及保护层开裂时钢筋锈蚀率的影响。     

@编辑部

<正>媒体重头文章概览《土木建筑与环境工程》06/2012用细观单元等效化方法模拟混凝土细观破坏从非连续介质力学角度出发,提出了一种能准确模拟混凝土断裂破坏过程的细观单元等效化方法,推导混凝土细观单元的等效力学行为并数值验证了其合理性。基于细观单元等效化模型,采用扩展有限元法对单轴拉伸条件下湿筛混凝土试件的裂纹扩展过程及宏观力学性能进行数值模拟,并与细观随机骨料模型结果进行对比。结果表明:与随机骨料模型相比,细观单元等效化模型大大减小了体系自由度,在较低计算量的情况下可以获得与之较吻合的裂纹扩展路径及宏观力学性能,充分展现了该力学模型的准确性和高效性。     

一种生成椭球形骨料的混凝土细观模型方法

为了在细观层次上对全级配混凝土进行数值模拟,进而从机理上认识其力学性能和宏观试验现象。针对随机分布的含有大量椭球形骨料的全级配混凝土给出了一种计算机模拟方法。结合MATLAB语言和COMSOL脚本编程实现了全级配混凝土三维细观几何模型和有限元模型的自动生成。提出了以三维数组划分投放区域和以代数条件为嵌入判别准则,有效地克服了椭球形随机骨料模型生成中的效率瓶颈问题。最后用实例说明算法的有效性。分析表明随机骨料投放含量能达到54%左右,能满足实际混凝土试件数值仿真的要求。     

再生混凝土骨料咬合模型修正及其参数分析

为分析再生混凝土中再生粗骨料咬合机制,基于Walraven提出的普通混凝土骨料咬合模型,提出了考虑再生粗骨料原始混凝土强度的再生混凝土骨料咬合修正模型。结合再生混凝土界面剪切试验结果,确定适用于再生混凝土的骨料咬合模型关键参数。理论分析结果与试验结果对比表明,修正的骨料咬合模型对于界面剪切作用的预测值较普通混凝土及再生混凝土的试验值均偏高,修正的骨料咬合模型较适用于对再生混凝土剪切作用的预测。在再生混凝土剪切作用理论计算中,需按实际裂缝开展情况对骨料咬合作用进行折减,折减系数取值范围为0.7~0.9。采用修正的再生骨料咬合模型及计算方法展开变参数分析发现,再生粗骨料性能对骨料咬合作用有重要影响,即再生粗骨料原始混凝土强度越高,旧砂浆含量越低,再生粗骨料咬合作用越强。     

基于正交试验的再生骨料透水混凝土性能影响研究

利用再生骨料制备透水混凝土,分析多因素对再生骨料透水混凝土性能的影响,基于正交试验设计对再生骨料透水混凝土的基本物理性能进行试验和分析,研究了不同水平下目标孔隙率、水胶比、矿物掺合料掺量等因素对再生骨料透水混凝土有效孔隙率、28 d抗压强度和透水系数等性能的影响,并通过拟合28 d抗压强度与透水系数试验数据的相关关系,研究建立了两者的线性预测模型。结果表明:各因素对再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数影响的综合排序为:目标孔隙率>水胶比>矿物掺合料掺量;再生骨料透水混凝土的28 d抗压强度和透水系数呈反相关的线性关系,其线性回归模型可用于实际工程的预测。     

再生骨料对再生混凝土性能的影响

对建筑垃圾中的碎砖和废弃混凝土进行处理,生成再生骨料。分别对再生碎砖骨料和再生废混凝土骨料基本性质进行试验,然后根据两种骨料的不同掺配比例替代天然粗骨料进行再生混凝土的配制,并检验再生混凝土的基本性能。结果表明:再生粗骨料中碎砖和废混凝土所占的比例对再生混凝土的性能影响很大。再生碎砖骨料的含量越大,混凝土的工作性越差,力学强度越低。而随着再生废弃混凝土骨料含量的增加,混凝土的工作性良好,力学指标提高。     

再生粗骨料取代率对混凝土基本性能的影响

系统研究了相同水灰比情况下再生粗骨料取代率对混凝土基本性能的影响。试验中再生粗骨料取代率分别为0，30％，50％，70％和100％，保持混凝土的水灰比不变。主要研究了再生粗骨料取代率对混凝土立方体坍落度、抗压强度、棱柱体抗压强度、峰值应变和泊松比、弹性模量、劈裂抗拉强度以及抗折强度的影响。试验结果表明，再生粗骨料取代率对上述各性能指标均有一定影响，但程度不同。同时发现，除抗折强度外，普通混凝土各基本力学性能指标问的关系均不适用各种再生骨料取代率混凝土。     

颗粒整形再生骨料混凝土力学性能的试验研究

试验研究了颗粒整形再生骨料混凝土、简单破碎再生骨料混凝土和天然骨料混凝土的力学性能.结果表明:全组分颗粒整形再生骨料混凝土的力学性能低于天然骨料混凝土,但大大优于简单破碎再生骨料混凝土.另外,颗粒整形再生粗骨料配置的混凝土力学性能明显高于简单破碎再生骨料混凝土与全组分颗粒整形再生混凝土,略低于天然骨料混凝土,该试验结果对于工程实践具有一定指导作用.     

基于三元骨料体系的LC60轻骨料混凝土性能试验研究

研究了铁尾矿砂、浮石、粉煤灰陶粒对轻骨料混凝土抗压强度、劈裂抗拉强度、弹性模量和干表观密度的影响,并利用Design-Expert软件对配合比进行了优化.结果 表明:随着粉煤灰陶粒相对掺量的增加,轻骨料混凝土的力学性能提高,干表观密度增大;随着浮石相对掺量的增加,轻骨料混凝土的力学性能降低,干表观密度减小;随着砂率的增...     

再生粗骨料取代率对混凝土抗压强度的影响

通过试验室条件下371块立方体试块抗压强度试验,研究了再生粗骨料取代率分别为0,30%,50%,100%(质量分数)的混凝土抗压强度的变异特性及概率分布特征.基于试验数据,得到了不同再生粗骨料取代率混凝土抗压强度的均值、方差和变异系数;采用正态分布模型对再生混凝土抗压强度的分布进行了检验;利用Monte-Carlo模拟方法对根据试验结果得到的分布规律进行了进一步验证.研究结果表明,再生混凝土抗压强度的变异系数与普通混凝土差别不大;可以用正态分布模型描述再生混凝土抗压强度的概率分布.最后根据统计分析和贝叶斯估计结果,建议了C30再生混凝土抗压强度的标准差取值.     

集料对活性粉末混凝土力学性能的影响

分析了水泥基材料中集料相与基体相性能匹配性对其力学性能的影响规律，探讨了集料相与基体相之间的协同作用；试验研究了集料最大粒径、集料含量对抗压强度达200MPa的活性粉末混凝土强度、动弹模量等力学性能的影响；分析了活性粉末混凝土集料相与基体相的相互作用．     

基于2D随机骨料模型的C80混凝土参数分析

利用DIGIMAT和ABAQUS联合建立细观混凝土2D随机骨料模型,模拟了粗骨料的分布、形状、含量以及界面过渡区性能、孔隙率对C80高强度混凝土立方体抗压强度、轴心抗压强度、弹性模量和劈裂抗拉强度的影响,并将模拟结果与各参数对低强度混凝土的影响进行比较。结果表明:粗骨料的分布模式对混凝土的基本力学性能几乎没有影响,不同分布形式下混凝土立方体抗压强度最大相对误差为4.18%; 不同形状的粗骨料对混凝土力学性能有着不同的影响,圆形和椭圆形状粗骨料的模拟结果与试验值更为接近; 不同骨料含量下混凝土立方体抗压强度呈现出先减小后增大的趋势,轴心抗压强度则是先减小后增加再减小,劈裂抗拉强度在粗骨料含量为33%时达到最大值4.61 MPa,之后便逐渐降低; 随着孔隙率的增加,混凝土立方体抗压强度、轴心抗压强度和弹性模量均逐渐减小,劈裂抗拉强度在孔隙率为1.5%时降低较多,孔隙率为2%时有所上升。     

Hybrid random aggregation model and Bayesian optimization-based convolutional neural network for estimating the concrete compressive strength

Numerous experimental studies have shown the type and gradation of coarse aggregates effect on the mechanical properties of concrete. The type and gradation of coarse aggregates have not been taken into account in the available machine learning prediction models. In this study, a two-dimensional concrete microscopic image was generated by using a random aggregate model (RAM), and the coarse aggregate and other concrete ingredients were represented innovatively using polygons and trichromatic chromaticity values in the RAM images. The RAM image set was created by applying this method to represent 1110 sets of different concrete mixes. Then based on the Bayesian optimization algorithm and the image set, a compressive strength prediction model considering the effect of coarse aggregate types and gradations was developed utilizing a convolutional neural network (CNN) model. Meanwhile, an artificial neural network (ANN) compressive strength prediction model was developed using 1110 sets of mix ratio data. The results show that the proposed RAM image generation method has the capability to represent different concrete mix ratios collected in this study. The prediction performance of the CNN compressive strength model considering aggregate types and gradations is better than that of the ANN model. The method can provide a new perspective for predicting other concrete mechanical properties and technically support performance-based intelligent concrete mix design.